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MÓDULO 3 – APLICAÇÕES: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 
PARA APOIO À DECISÃO GERENCIAL 
 
 
VISÃO GERAL DO MÓDULO 
 
O objetivo desse módulo é explicar como os sistemas de informação gerencial, os 
sistemas de apoio à decisão, os sistemas de informação executiva, os sistemas 
especialistas e as tecnologias de inteligência artificial são desenvolvidos e aplicados às 
operações das empresas e às situações de tomada de decisão enfrentadas pelos gerentes. 
 
OBJETIVOS DO CAPÍTULO 
 
1. Identificar o papel e alternativas de relatórios dos sistemas de informação gerencial. 
 
2. Explicar o conceito de sistema de apoio à decisão e como ele difere dos sistemas 
tradicionais de informação gerencial. 
 
3. Explicar como os sistemas de informação executiva podem apoiar as necessidades de 
informação dos executivos e gerentes. 
 
4. Descrever como o processamento analítico online pode atender necessidades de 
informação dos gerentes. 
 
5. Identificar como as redes neurais, lógica difusa, algoritmos genéticos, realidade 
virtual e agentes inteligentes podem ser utilizados nos negócios. 
 
6. Dar exemplos de diversas maneiras pelas quais os sistemas especialistas podem ser 
utilizados nas situações de tomada de decisões nos negócios. 
______________________________________________________________________ 
LEIA ATENTAMENTE O TEXTO ABAIXO, MARCANDO SUAS IDÉIAS PRINCIPAIS 
E ANOTANDO SUAS DÚVIDAS, PARA POSTERIORMENTE DISCUTÍ-LAS. 
 
 2 
Perspectiva na Concepção de um S.IPerspectiva na Concepção de um S.I
S.OS.O S.IS.I S.DS.DAmbienteAmbiente
Ambiente
Os “inputs” e
“Outputs”
O Siste
ma 
de
Inform
ação
DECISÃO
DECISÃO
DECISÃO
DECISÃO
DECISÃO
DECISÃO
DECISÃO
III - Perspectiva na Concepção de um S.I 
 
3.1 Introdução 
 
Os SI devem ser projetados com o analista- projetista se interrogando sobre quais 
decisões o gerente precisa tomar. Não o contrário, ou seja, desenvolver um SI composto 
por com «todas» as informações possíveis circulando dentro da empresa para quando o 
gerente precisar tomar uma decisão ter de pronto a informação de que necessita. 
 
O resultado disso é que o decisor nunca vai encontrar nesse SI a informação de que 
precisa, pois ficará «afogado» nos dados. 
Um SI tem tem que ser assim, seletivo, senão...! (Figura 3.1) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 3.1 
 
Ao mergulharmos em meio ao banco de dados das empresas em sua maioria vamos 
encontrar milhões de dados espalhados e pouca informação. 
 
Isso porque faltam às empresas ferramentas de prospecção de dados e uma inteligência 
interna desenvolvida para a análise sistemática de dados. Não num sentido de resolver 
 3 
problemas do dia a dia, mas exatamente, para descobrir áreas estratégicas necessitando 
intervenção a fim de se contrapor a uma ameaça ou cernir uma oportunidade futuras. 
As técnicas de data warehouse, data marks e data mining estão aí para dar respostas a 
essa deficiência na gestão empresarial e propiciar ao executivo, cada vez mais, 
alternativas no uso das tecnologias da informação para a solução de problemas ao nível 
estratégico reservado à alta administração. 
 
Com efeito, face a enorme quantidade de informações que são despejadas sobre nós 
diariamente, necessitamos de critérios para selecionarmos e organizarmos os dados que 
nos interessam. O mais interessante nesse processo é que na medida que informática foi 
evoluindo, foram surgindo nas empresas sistemas que pudessem atender suas demandas 
internas. 
 
Porém na maioria das vezes, esqueceram-se dos preceitos básicos de um sistema de 
informações, que são os dados modelados, resguardados e também disponibilizados. 
 
O que mais encontramos, são sistemas, que as vezes estão com dados modelados, mas 
não têm integridade ou documentação, e a disponibilização dos mesmos fica impossível 
(Figura 3.2). As técnicas de modelagem de dados através de data warehouse, data marks 
e data mining serão discutidas oportunamente mais à frente, nesse capítulo. 
 
Figura 3.2 
Para não 
se afogar 
em dados 
(Data 
Warehouse) 
Para não 
se afogar 
em dados 
(Data 
Warehouse) 
Em sua fir-
ma, milhões 
de dados 
espalhados 
e pouca 
informação. 
Em sua fir-
ma, milhões 
de dados 
espalhados 
e pouca 
informação. 
 4 
 
3.2 Requisitos de Informação por Níveis Administrativos 
 
Os requisitos de informação de administração dependem muito do nível de administração 
envolvido. Cada nível de administração (Figura 3.3), estratégica, tática e operacional, 
possui diferentes necessidades de informação. Isto tem implicações para o projeto de SI. 
As necessidades de informação pelo nível de administração estão ilustradas na 
transparência e incluem: 
 
Planejamento e Controle Estratégico. Os principais executivos desenvolvem as metas 
globais, estratégias, políticas e objetivos da organização por meio de um planejamento 
estratégico de longo alcance. Eles também monitoram o desempenho estratégico da 
organização e sua direção geral. 
 
Planejamento e Controle Tático. Os gerentes de nível médio desenvolvem planos de 
curto e médio prazo e orçamentos e especificam as políticas, procedimentos e objetivos 
para as sub-unidades da organização. Eles também adquirem e distribuem recursos e 
monitoram o desempenho das sub-unidades organizacionais nos departamentos, divisões 
e outros níveis de grupos de trabalho. Suas necessidades de SI exigem informações 
detalhadas em todas essas áreas. 
 
Planejamento e Controle Operacional. Os gerentes da supervisão desenvolvem recursos 
de planos de curto prazo como os programas de produção. Os supervisores são gerentes 
de linha de frente que dirigem as atividades dos funcionários não-gerenciais. Suas 
necessidades de SI estão freqüentemente associadas ao processamento, monitoração e 
avaliação de produtos físicos. 
 
 
 
 
 
SUGESTÕES PARA APRENDIZAGEM 
 
As necessidades de informação dos principais executivos freqüentemente exigem que o SI reúna 
dados e informações extensivas sobre o ambiente competitivo externo. A administração de nível alto 
da AT&T, por exemplo, anunciou planos para dividir a empresa de 75 bilhões de dólares em três 
empresas independentes prevendo as oportunidades e ameaças de longo alcance que enfrenta em 
suas principais áreas de concorrência. Um SI deve ser preparado para fornecer o tipo de previsão 
de tecnologia necessária para apoiar este nível de tomada de decisão. 
 5 
 
 
 
 
Figura 3.3 
 
Administração Estratégica: Os principais executivos da firma definem os objetivos e 
metas globais da organização e monitoram o seu desempenho estratégico. 
 
Tomadores de Decisão Estratégica - Exigem relatórios mais resumidos, especiais (ad 
hoc) e não-programados, previsões e inteligência externa para apoiar suas 
responsabilidades de planejamento não estruturado e de tomada de políticas. 
 
Decisões Não Estruturadas - Envolvem situações de decisão onde não é possível 
especificar de antemão a maioria dos procedimentos de decisão a serem seguidos. 
 
Administração Tática: Os gerentes intermediários, desenvolvem planos de curto e médio 
prazo e especificam objetivos para as sub-unidades da organização. 
 
Tomadores de Decisão Tática – Exigem informações tanto em nível operacional como 
em nível estratégico para apoiar suas responsabilidades de tomada de decisões semi-
estruturadas. 
 
Decisões Semi-estruturadas - Alguns procedimentos de decisões podem ser pré-
especificados, mas não o suficiente para levar a uma decisão definitiva recomendada. 
 
 6 
AdministraçãoOperacional: - Os gerentes de supervisões desenvolvem planos de curto 
prazo como os programas de produção. Eles dirigem o uso dos recursos dentro dos orça- 
mentos que eles definem para as equipes. 
 
Tomadores de Decisão Operacional – Exigem relatórios internos mais pré-especificados 
enfatizando comparações detalhadas de dados históricos e atuais que apoiem suas 
responsabilidades mais estruturadas em operações diárias. 
 
Decisões Estruturadas – Envolvem situações em que os procedimentos a serem seguidos 
quando é necessária uma decisão podem ser especificados de antemão. 
 
 
3.3 Incidência dos Tipos de Decisão por Níveis Administrativos 
 
 
Figura 3.4 
 
Incidência de Decisões Não Estruturadas ao nível da Administração Estratégica : 
Os principais executivos encarregados da administração estratégica da firma se vêm 
envolvidos em situações de decisão onde não é possível especificar de antemão a maioria 
Tipos de Decisão por Níveis 
Administrativos (incidência)
Tipos de Decisão por Níveis 
Administrativos (incidência)
----
---------
--------------
= ---------------
Administração-
= =Estratégica------
= = = = = = = -----------
+ = = = = = = = -----------
+ + + = = = = = = = ----------
+ + + + + = = = = = = = = ---------
+ + + + + + Administração= = -------
+ + + + + + + + +Tática= ====== ------
+ + + + + + + + + + + = = ========= -----
+ + + + + + + + + + + + + = =========== ----
+ + + + + + + + + + + + + + + + = = = = = = = = = ---
+++++++++++++ +Administração = = = = = = = = = --
+ ++++++++++++ + +Operacional+ + = = = = = = = = = -
+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + = = = = = = = = =
+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + = = = = = = = = = =
D
ec
is
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Inform
ações
Não -
Estruturadas
Não -
Estruturadas
Semi -
Estruturadas
Semi -
Estruturadas
EstruturadasEstruturadas
Tipos de Decisão
•Programáveis (estruturadas)
•Não-Programáveis (semi-estruturadas;
não-estruturadas)
Tipos de Decisão
•Programáveis (estruturadas)
•Não-Programáveis (semi-estruturadas;
não-estruturadas)
 7 
dos procedimentos a serem seguidos. Assim, a maioria das situações a que estão 
submetidos se caracterizam como sendo, não- estruturadas muito embora ocorra, nesse 
nível, a incidência, mesmo que em menor número, de situações ditas semi-estruturadas e 
também estruturadas. 
 
 Incidência de Decisões Semi-Estruturadas ao nível da Administração Tática : 
Os gerentes intermediários, desenvolvem planos de curto e médio prazo e especificam 
objetivos para as sub-unidades da organização. Exigem informações tanto em nível 
operacional como em nível estratégico para apoiar suas responsabilidades de tomada de 
decisões, na mais das vezes, semi-estruturadas. 
 
Incidência de Decisões Estruturadas ao nível da Administração Operacional : 
Os gerentes de supervisões desenvolvem planos de curto prazo como os programas de 
produção. Eles dirigem o uso dos recursos dentro dos orçamentos que eles definem para 
as equipes. Exigem relatórios internos mais pré-especificados enfatizando comparações 
detalhadas de dados históricos e atuais que apoiem suas responsabilidades de tomada de 
decisões mais estruturadas em operações diárias. Envolvem situações em que os 
procedimentos podem ser especificados de antemão. 
 
 
Exemplo de Decisões pelo Tipo de 
Estrutura e Nível Administrativo
Exemplo de Decisões pelo Tipo de 
Estrutura e Nível Administrativo
Estrutura de Administração Administração Administração
Decisões Operacional Tática Estratégica
Não - Estruturada Administração Reengenharia de Planejamento de 
de Caixa processo empresarial novos negócios
Análise de desempenho Reorganização da
de grupo de trabalho empresa
Semi - Estruturada Administração de Crédito Avaliação de desempe- Planejamento de 
Programas de Produção nho dos funcionários Produto
Atribuição Diária de Orçamento de capital Localização/ Sede 
Tarefas Orçamento programas Fusões/ Aquisições 
Estruturada Controle de Estoques Controle Programação
Estrutura de Administração Administração Administração
Decisões Operacional Tática Estratégica
Não - Estruturada Administração Reengenharia de Planejamento de 
de Caixa processo empresarial novos negócios
Análise de desempenho Reorganização da
de grupo de trabalho empresa
Semi - Estruturada Administração de Crédito Avaliação de desempe- Planejamento de 
Programas de Produção nho dos funcionários Produto
Atribuição Diária de Orçamento de capital Localização/ Sede 
Tarefas Orçamento programas Fusões/ Aquisições 
Estruturada Controle de Estoques Controle Programação
 8 
Figura 3.5 
 
3.4 Sistemas de Informação Gerencial 
 
Os sistemas de informação gerencial foram o tipo original de sistemas de apoio à 
administração e ainda constituem uma categoria importante de sistemas de informação. 
 
Um SIG gera produtos de informação que apoiam muitas das necessidades diárias de 
tomada de decisão da administração. Os relatórios, telas e respostas produzidos por esses 
sistemas fornecem informações que os gerentes especificaram de antemão para o 
adequado atendimento de suas necessidades de informação. Esses produtos de 
informação predefinidos satisfazem as necessidades de informação dos gerentes nos 
níveis operacional e tático da organização que encontram situações de decisão de tipos 
mais estruturados. (ver Figura 3.6) 
 
Alternativas de Relatórios Gerenciais 
Os SIG fornecem uma diversidade de produtos de informação para os gerentes. Quatro 
importantes alternativas de relatórios são fornecidas por esses sistemas: 
 
 Relatórios Periódicos Programados - esta forma tradicional de fornecimento de 
informações para os gerentes utiliza um formato pré-especificado projetado para 
fornecer aos gerentes informações em uma base regular. 
 Relatórios de Exceção - os relatórios são produzidos apenas quando ocorrem 
condições excepcionais. 
 Informes e Respostas por Demanda - as informações encontram-se disponíveis 
sempre que um gerente as requisitam. 
 Relatórios em Pilha – as informações são empilhadas na estação de trabalho em 
rede do gerente. 
 
 9 
 
Figura 3.6 
 
3.5 Sistemas de Gerenciamento Versus Apoio à Tomada de Decisão 
 
Os Sistemas de informação gerenciais concentram-se em fornecer aos gerentes produtos 
de informações pré-especificadas que relatem o desempenho da organização. 
 
Os SIG destinam-se a apoiar de forma indireta os tipos mais estruturados de decisões 
envolvidos no planejamento e controle operacional e tático. 
 
Objetivo do SIG 
Fornecer informações sobre o desempenho das funções e processos organizacionais 
básicos, tais como marketing, fabricação e finanças. 
 
Os Sistemas de Apoio à Decisão concentram-se em fornecer informações de forma 
interativa para apoiar tipos específicos de decisões por parte de cada gerente. Os DSS 
ajudam os gerentes a resolverem típicos problemas semi-estruturados e não estruturados. 
 
Objetivo do DSS 
 10 
Fornecer informações e técnicas de apoio à decisão necessárias para solucionar 
problemas específicos ou procurar oportunidades específicas. 
 
Os sistemas de apoio à decisão utilizam: 
 Modelos analíticos Bancos de dados especializados 
 Os próprios insights e apreciações do tomador da decisão 
 Processos interativos de modelagem baseados em computador para apoiar a 
tomada de decisões semi-estruturadas e não estruturadas por parte de cada gerente. 
 
Um quadro comparativo entre os Sistemas de Gerenciamento e os Sistema de Apoio à 
Tomada de Decisão é ilustrado na Figura 3.7. 
 
Figura 3.7 
 
Utilizando Sistemas de Apoio à Decisão 
 
O uso de um sistema de apoio à decisão envolve um processo interativo de modelagem 
analítica. Normalmente, um gerente utiliza um pacote de software DSS em sua estação 
de trabalho para fazer consultas, dar respostas e emitir comandos. Isto é diferente das 
respostas por demanda de sistemas de relatórios de informações. 
 
Sistemas de Apoio à Decisão x Sistemas de 
Informação Gerencial (análise comparativa) 
Sistemas de Apoio à Decisão x Sistemas de 
Informação Gerencial (análise comparativa) 
 SIG / SSD S I G – S. Informa-
ções Gerenciais
SSD – Sist. de Apoio à
Decisão
 Apoio à Decisão
Fornecido
Fornecem
Informações sobre
o desempenho da
organização
 Fornecem informações
e técnicas de apoio à
decisão para analisar
problemas ou
oportunidades da firma
 Modo e
Frequência das
Informações
Periódicas, de ex-
ceção e relatórios
por demanda
Consultas e respostas
interativas (Data Ware-
house, Data Marts)
 Formato das
Informações
Formato pré-
especificado
Formato ad hoc,
flexível e adaptável
 Metodologia de
Processamento
das informações
Informações
produzidas por
extração de dados
Informações produzidas
por modelagem analítica
de dados do negócio
 11 
Usar um DSS envolve quatro tipos básicos de atividades de modelagem analítica: 
 
 Análise do tipo What If: - nessa caso, o usuário final introduz mudanças nas 
variáveis ou relações entre variáveis e observa as mudanças resultantes 
nos valores de outras variáveis. 
 
 Análise de Sensibilidade: - é um caso especial de análise supositiva. 
Normalmente, o valor de uma única variável é alterado repetidas vezes e 
as mudanças resultantes sobre as outras variáveis são observadas. Por 
isso, a análise de sensibilidade é, na verdade, um caso de análise 
supositiva envolvendo mudanças repetidas em apenas uma variável de 
cada vez. Normalmente, a análise de sensibilidade é utilizada quando os 
tomadores de decisão estão em dúvida quanto às premissas assumidas na 
estimativa do valor de certas variáveis-chaves. 
 
 Análise de Busca de Metas: - inverte a direção da análise realizada na 
análise supositiva e na análise de sensibilidade. Em lugar de observar 
como as mudanças em uma variável afetam outras variáveis, a análise de 
busca de metas fixa um valor-alvo para uma variável e, em seguida, altera 
repetidas vezes as outras variáveis até que o valor-alvo seja alcançado. 
 
 Análise de Otimização: - é uma extensão mais complexa da análise de 
busca de metas. Em lugar de fixar para uma variável um valor específico, 
a meta é encontrar o valor ótimo para uma ou mais variáveis-alvo, dadas 
certas limitações. 
 
3.6 Sistemas de Informação Executiva 
 
Os sistemas de informação executiva (EIS) são sistemas de informação que combinam 
muitas características dos sistemas de informação gerencial e dos sistemas de apoio à 
decisão. Os EIS se concentram em atender as necessidades de informações estratégicas 
 12 
da alta administração. A meta dos EIS é fornecer aos altos executivos acesso fácil e 
imediato a informações sobre os fatores críticos ao sucesso (FCSs) de uma empresa, ou 
seja, os fatores chaves decisivos para a realização dos objetivos estratégicos de uma 
organização (Figura 3.8). 
. 
Justificativa para o EIS 
 
Os altos executivos obtêm as informações de que precisam a partir de muitas fontes. 
Essas fontes incluem cartas, memorandos, periódicos e relatórios produzidos 
manualmente ou por sistemas de computador. Outras fontes importantes de informação 
executiva são as reuniões, telefonemas e atividades sociais. Dessa forma, grande parte 
das informações de um alto executivo deriva de fontes extra-computador. As 
informações geradas unicamente por computador não vêm se mostrando suficientes para 
o atendimento de muitas necessidades de informação dos altos executivos. Os EIS foram 
desenvolvidos para atender essas necessidades que os SIG e os SAD não estão 
atendendo. 
 
Características dos EIS 
 
Em um sistema de informações executivas, as informações são apresentadas segundo as 
preferências dos executivos usuários do sistema. O EIS enfatiza o uso de interface 
gráfica com o usuário (executivo) e a exibição de relatórios personalizados. A 
capacidade para desagregar informações que permite aos executivos trabalhar as 
informações ao nível de detalhe desejado, é outra característica importante dos IES. 
 
Os EIS estão se tornando de mais a mais, amplamente utilizados por gerentes e analistas. 
Nomes alternativos mais populares para esse tipo de sistema são: sistemas de apoio 
executivo e sistemas de informações de negócios. Isso reflete o fato de que mais 
dispositivos, tais como navegadores de redes, correio eletrônico, ferramentas de 
groupware e capacidades de DSS estão sendo adicionados a esses sistemas para torná-los 
mais úteis aos gerentes. 
 13 
 
Figura 3.8 
3.7 Processamento Analítico Online (OLAP) 
 
O Processamento Analítico Online (OLAP) é a capacidade dos sistemas de informações 
gerenciais, apoio à decisão e sistemas de informação executiva que permite aos gerentes 
e analistas examinarem e manipularem interativamente enormes quantidades de dados 
detalhados e consolidados a partir de múltiplas perspectivas (Figura 3.9). Operações 
analíticas básicas incluem: 
 Consolidação: Envolve a agregação de dados. Isto pode envolver simples 
anexações ou agrupamentos complexos, envolvendo dados inter-relacionados. Os 
escritórios de vendas, por exemplo, podem ser anexados em distritos e os distritos 
anexados em regiões. 
 
 Drill-Down: O PAOL pode seguir na direção inversa e automaticamente exibir os 
dados detalhados que compõem os dados consolidados. As vendas por produtos 
ou representantes de vendas individualizados, por exemplo, que compõem os 
totais de vendas de uma região podem ser facilmente acessadas. 
 
 14 
 Slicing and Dicing (“Fatiar em Cubos”): Estes termos se referem à possibilidade 
de considerar os bancos de dados a partir de diferentes pontos de vista. Uma fatia 
de um banco de dados, por exemplo, poderia mostrar todas as vendas de um 
produto dentro das regiões. Outra fatia poderia mostrar todas as vendas por canal 
de vendas. Possibilitando rápidas perspectivas alternativas, o slicing and dicing 
permitem que os gerentes separem as informações de interesse para tomada de 
decisão. 
 
 
 
 
Figura 3.9 
Aplicações do OLAP: 
 Acessam quantidades muito grandes de dados. 
 Analisam as técnicas entre muitos tipos de elementos dos 
negócios. 
 Envolvem dados agregados. 
 Comparam dados agregados por períodos de tempo hierárquicos. 
 Apresentam dados em diferentes perspectivas. 
 Envolvem cálculos complexos entre elementos de dados. 
 15 
 São capazes de responder rapidamente aos pedidos do usuário para 
que os gerentes ou analistas possam adotar um processo analítico 
ou de tomada de decisão sem que sejam impedidos pelo sistema. 
 
 
 
 
 
 
 
3.8 Estrutura Multidimencional de Dados (Conceitos Gerais) 
 
A estrutura multidimencional de bancos de dados é uma variação do modelo relacional 
que utiliza estruturas multidimencionais para organizar dados e expressar as relações 
entre osdados. Você pode visualizar as estruturas multidimencionais como cubos de 
dados e cubos dentro de cubos de dados. Cada face do cubo é considerada como uma 
dimensão dos dados 
 
Cada célula dentro de uma estrutura multidimencional contém dados agregados 
relacionados a elementos ao longo de cada uma de suas dimensões. Uma única célula, 
por exemplo, pode conter as vendas totais de um produto para uma dada empresa em um 
período de tempo específico (1 ano por ex.). 
 
Um dos maiores benefícios dos bancos de dados multidimencionais é que eles são uma 
maneira compacta e intelegível de visualizar e manipular elementos de dados que 
possuem muitas inter-relações. Por isso, os bancos de dados multidimencionais se 
tornaram a estrutura mais popular para os bancos de dados analíticos que suportam 
aplicações de processamento analítico online (Online Analytical Processing, ou OLAP), 
nas quais se esperam respostas rápidas para consultas comerciais complexas. 
 
A principal limitação do modelo relacional é que os sistemas de gerenciamento de 
bancos de dados nele baseados não conseguem processar grandes quantidades de 
CURIOSIDADE 
 
A MasterCard International desenvolveu um software OLAP chamado Market Advisor, que permite 
aos membros a consulta de um depósito de dados e a desagregação das informações para analisar 
on-line as transações e tendências. O Market Advisor também fornece um banco de dados histórico 
de 13 meses, relatório gráfico estendido e alertas de marketing acionados com base em atividade 
acima ou abaixo da média por parte do comércio ou do portador do cartão. 
 16 
transações empresariais tão depressa e com tanta eficiência como os baseados em 
modelos nos quais todas as relações entre os dados são pré-estipuladas (como acontece 
nos modelos hierárquicos e nos em redes). O modelo em estrutura multidimencional, 
definido como uma variação do modelo relacional, vem como que, para suprir essa 
lacuna no que tange ao desempenho das 
transações. 
 
 
 
Figura 3.10 
 
 
3.9 Tecnologia de exploração de dados por níveis de agregação (Data Warehouse e 
Data Marks) 
 
O propósito de um data warehouse é fornecer aos altos executivos acesso imediato à 
informações sobre os fatores críticos ao sucesso (FCSs) da empresa, ou seja, os fatores 
chaves decisivos para a realização dos objetivos estratégicos da organização. 
 
De praxe, os altos executivos obtêm as informações de que precisam a partir de muitas 
fontes. Essas fontes incluem cartas, memorandos, periódicos e relatórios produzidos 
manualmente ou por sistemas de computador. Outras fontes importantes de informação 
 
O processamento analítico on-line a partir da 
armazenagem de dados em Data Warehouse e 
sua análise em Data Marks é a capacidade dos 
sistemas de informação gerencial, de apoio à 
decisão e de informação executiva que permite 
aos gerentes e analistas examinarem e 
manipularem interativamente enormes 
quantidades de dados detalhados e consolidados, 
a partir de múltiplas perspectivas. 
 
Caso contrário...(sem a utilização dos 
instrumentos de processamento on-line (OLAP) 
o decisor pode ficar (como na figura 3.10) sem 
saber onde encontrar as informações de que 
necessita para cada tomada de decisão muito 
embora saiba que elas existem dentro da 
organização. 
 
 17 
executiva são as reuniões, telefonemas e atividades sociais. Dessa forma, grande parte 
das informações de um alto executivo, deriva de fontes extra-computador. 
 
Os armazéns de dados e suas tecnologias de agregação e análise estatística de 
informações vêm mudando essa realidade passando a desempenhar um papel cada vez 
mais relevante no contexto da tomada de decisão ao nível da alta administração 
empresarial. 
 
Assim, um data warehouse (Figura 3.11) com seus subconjuntos de data marks guardam 
seletivamente dados históricos extraídos de ocorrências operacionais para análise 
estatística, pesquisa de mercado e apoio à decisão estratégica. 
 
Figura 3.11 
 
 
 
3.10 Data Mining 
 
Um uso importante dos dados do data warehouse é o data mining (mineração de dados). 
No data mining, os dados de um data warehouse são processados para identificar fatores 
Data warehouse e 
seus subconjuntos 
de data marts
guardam dados 
que foram extraí-
dos de ocorrências 
operacionais para 
análise, pesquisa 
de mercado, apoio 
à decisão e aplica-
ções de data 
mining.
Data warehouse e 
seus subconjuntos 
de data marts
guardam dados 
que foram extraí-
dos de ocorrências 
operacionais para 
análise, pesquisa 
de mercado, apoio 
à decisão e aplica-
ções de data 
mining.
Lucro
Controle 
de Pedidos
Matérias-
primas
Expedição
Logística
Controle de 
Estoques
Gerencia-
mento de
peças
MRP
Controle de 
Produção
Vendas
Marketing
Finanças
Enge-
nharia
Contabi-
dade
Recursos
Humanos
Práticas
Salariais
Relató-
rios Adm.
Aplicações Data Marks
 18 
e tendências chaves nos padrões das atividades de negócios. Esse procedimento pode ser 
utilizado para ajudar os gerentes a tomarem decisões sobre mudanças estratégicas nas 
operações empresariais para obter vantagens competitivas. 
 
O propósito da análise de dados é descobrir previamente características dos dados, sejam 
relacionamentos, dependências ou tendências desconhecidas. Tais descobertas tornam-se 
parte da estrutura informacional em que decisões são formadas. Uma típica ferramenta 
de análise de dados ajuda os usuários finais na definição do problema, na seleção de 
dados e a iniciar uma apropriada análise para geração da informação, que ajudará a 
resolver problemas descobertos por eles. Em outras palavras, o usuário final reage a um 
estímulo externo, a descoberta do problema por ele mesmo. Se o usuário falhar na 
detecção do problema, nenhuma ação é tomada. 
 
A premissa do Data Mining (Figura 3.12) é uma argumentação ativa, isto é, em vez do 
usuário definir o problema, selecionar os dados e as ferramentas para analisar tais 
dados, as ferramentas do Data Mining pesquisam automaticamente os mesmos a 
procura de anomalias e possíveis relacionamentos, identificando assim problemas que 
não tinham sido identificados pelo usuário. Em outras palavras, as ferramentas de Data 
Mining analisam os dados, descobrem problemas ou oportunidades escondidas nos 
relacionamentos dos dados, e então diagnosticam o comportamento dos negócios, 
requerendo a mínima intervenção do usuário, assim ele se dedicará somente a ir em 
busca do conhecimento e produzir mais vantagens competitivas. 
 
 19 
 
Figura 3.12 
 
3.11 O processo de Tomada de Decisão 
 
A tomada de decisões é o núcleo da responsabilidade administrativa. O administrador 
deve constantemente decidir o que fazer, quem deve fazer, quando, onde e, muitas vezes, 
como fazer. Seja ao estabelecer objetivos ou alocar recursos ou resolver problemas que 
surgem pelo caminho, o administrador deve ponderar o efeito da decisão de hoje sobre as 
oportunidades de amanhã. Decidir é optar ou selecionar dentre várias alternativas de 
cursos de ação aquela que pareça mais adequada. 
 
A decisão envolve um processo decisorial para se descrever essa sequência de 
fases.Assim, o processo decisorial pode ser descrito em três fases essenciais, a saber: 
 
1. Definição e diagnóstico do problema (fase de inteligência) 
2. Procura de soluções alternativas (fase de desenvolvimento) 
- envolve a análise e comparação dessas alternativas de solução. 
3. Seleção e escolha da melhor alternativa como um plano de ação (fase de escolha) - o 
conceito deracionalidade limitada inerente a todo processo de tomada de decisão 
Mineração de Dados (Data Mining) Mineração de Dados (Data Mining) 
Dados
Dados Pré-
Processados
Dados
Visados
Dados
Transformados Padrões
Pré-Processa-
mento
Transfor-
mação
Data
Mining Avaliação
Interpretação/
Seleção
Conheci-
mento
(Como um data mining extrai conhecimento a partir de um data warehouse)(Como um data mining extrai conhecimento a partir de um data warehouse)
Data Mining:
Instrumento de apoio à gerência para tomada de decisões estratégicas 
tendo em vista a obtenção de vantagens competitivas para a firma
Data Mining:
Instrumento de apoio à gerência para tomada de decisões estratégicas 
tendo em vista a obtenção de vantagens competitivas para a firma
D
at
a
W
ar
eh
ou
se
 20 
encontra-se presente nessa especial e última fase do processo decisorial, o qual será 
desenvolvido e discutido a seguir. 
 
Sequência Lógica de Etapas 
 
As decisões são tomadas em resposta a algum problema a ser resolvido, alguma 
necessidade a ser satisfeita ou algum objetivo a ser alcançado. 
 
Após análise do problema e avaliada as múltiplas implicações da ação a ser 
empreendida, o tomador de decisão ecolhe uma uma alternativa dentre várias outras 
(Figura 3.13). Se ele escolhe os meios apropriados para alcançar um determinado 
objetivo, a decisão é considerada racional. 
 
 
 Figura 3.13 
 
Na prática, o administrador toma decisões sem poder procurar e analisar todas as 
alternativas possíveis, pois se assim procedesse, o tempo despendido neste processo 
retardaria enormemente a definição dos cursos de ação a serem implementados na 
atividade empresarial. 
Processo de Tomada de Decisão 
(sequência lógica de etapas) 
Processo de Tomada de Decisão 
(sequência lógica de etapas) 
 21 
 
Portanto, o comportamento administrativo é basicamente satisfaciente (satisficer) e não 
otimizante, pois o tomador de decisões procura sempre as alternativas satisfatórias e não 
as alternativas ótimas, dentro das possibilidades da situação envolvida. 
 
De acordo com March e Simon, todo processo decisório, humano, seja no íntimo de um 
indivíduo, seja na organização, ocupa-se da descoberta e seleção de alternativas 
satisfatórias; somente em casos excepcionais preocupa-se com a descoberta e seleção de 
alternativas ótimas. 
 
Esse é o conceito de racionalidade limitada presente em todo processo de tomada de 
decisão no campo das atividades organizacionais e/ou individuais humanas. 
 
Processo Decisorial 
 
A fase “Inteligência” é seguramente a mais importante dentre todas as fases do processo 
decisórial. Um problema mal formulado ou mal compreendido ou ainda, 
inadequadamente cernido, poderá levar a organização a falência tal é a gravidade das 
ações tomadas (ou que se deixam de ser tomadas) ao nível da administração estratégica 
da firma. 
 
Por outro lado, é sabido que o processo decisório é tributário das percepções humanas e 
capacidade cognitiva dos tomadores de decisão. Entendendo-se capacidade cognitiva 
como a capacidade que possui o decisor em perceber, apreender, analizar e interpretar 
situações. 
 
Em geral, o decisor é compelido a apresentar soluções à situações de problema, quando 
os resultados das ações que ele empreende no mundo real entram em desacordo com a 
imagem que esse decisor possui de como deveriam estar se desenvolvendo as coisas, isto 
é, aquela ação específica em seu empreendimento. (fase Inteligência) 
 
 22 
Esse desconforto gerado pela comparação que faz o executivo entre o modelo teórico 
(imagem do real) e o que de fato ocorre no mundo real é que leva o decisor à busca de 
novas alternativas de cursos de ação com vistas a debelar aquele problema ou situação 
problemática. (fase de Desenvolvimento) 
 
Ao analisar as múltiplas alternativas e escolher aquela que julga melhor para debelar o 
problema (fase de Escolha) o decisor avalia ao longo do tempo os resultados de sua ação 
(feedback) com vistas a determinar se os resultados alcançados são satisfatório ou não. 
Ou seja, se atende aos requisitos e objetivos colimados que levaram ao empreendimento 
das modificações. 
 
Caso a resposta seja negativa, ele buscará empreender novas alternativas de cursos de 
ação (sucessão interativa das fases de Inteligência, Desenvolvimento e Escolha do 
processo decisório) até que seus esforços venham a atender (ou resolver), segundo sua 
percepção, ao problema inicialmente formulado. 
 
A presença de sucessivos insucessos com as ações empreendidas (feedback negativo) 
levará o decisor, ou a abandonar o problema, a se acomodar, ou, mais frequentemente, a 
mudar de modelo, ou seja, reformular a visão de problema que ele tem daquela situação. 
Essa sistemática interativa, o mecanismo da fase de formulação de problemas 
(inteligência por modelos) que permeia todo processo decisorial humano. 
 
Análise critica do funcionamento informacional de uma unidade organizacional 
 
Nós distinguimos em um processo informacional, os seguintes elementos: a sensação 
(exposição à informação), a percepção (decodificação da informação), a cognição 
(reconhecimento. interpretação (o tratamento, em termos informáticos), a ação (reação 
mais ou menos autonoma da unidade organizacional e/ou comunicação a outras 
unidades) 
 
 
 23 
Sensação 
 
O receptor pode ou não estar em medida de ser exposto à sensações à mensagens, aos 
sinais (flexas 1 e 0 da Figura 3.14) 
 
Constata-se muito frequentemente nas empresas, por sua vez, a insuficiência de sensores 
ou canais de comunicação externos e uma redundância nos canais de comunicação 
internos, o que dificulta o aproveitamento de oportunidades de negócio e o 
relacionamento harmônico de seus membros. 
 
Percepção 
 
A percepção do receptor filtra seletivamente as informações vindas do exterior (flexas a 
e b da Figura 3.14) para reter apenas aquelas que correspondem a seus códigos de 
entradas (aquilo que ele tem condições de reconhecer e compreender) bem como a seus 
desejos (aquilo que ele quer ou pretende dar atenção). 
 
Cognição 
 
As relações entre percepção e cognição são muito estreitas (Piaget). A cognição é a 
capacidade de reconhecimento, compreensão e interpretação de situações, em geral, 
representadas por informações. Trata dos sistemas de valores e mecanismos intelectuais 
do decisor-receptor. Esquematicamente, pode ocorrer que (flexas c, d, e da Figura 3.14): 
• a informação recebida seja colocada em memória (organizando para o decisor 
uma representação do fato); 
• a informação modifique, reorganize uma representação - crie na mente do 
decisor uma nova visão dos fatos; 
• Por fim, que a informação seja usada para determinar ações, buscando a 
modificação de comportamentos no mundo real. 
 (Pode também se dar, em um mesmo tempo, sequencialmente, os desdobramentos 
relativos aos ítens c, d e comentados). 
 24 
 
Ação 
 
A ação, ou a reação à informação, pode ser (flexas f e g da Figura 3.14): 
• Própria ao receptor: ele vai se comportar diferentemente em sua relação com 
seus clientes ou parceiros; 
• Fonte de reemissão de informações elaboradas e codificadas para outros 
indivíduos (receptores) internos e externos. 
 
Nas organizações, se constata que as comunicações se dão em termos oficiais dentro de 
códigos pré-estabelecidos e pobres (linguagem orçamentária por exemplo) e que elas 
comportam mais justaposições de mensagens que associações. Em consequência, a 
informação montante ou descendente é mais deteriorada e deformada em linha, que 
enriquecidade significados novos. Contribuir para modificar esse quadro é a função mais 
substantiva dos sistemas de informações. 
 
 
 Figura 3.14 
 
 
Tomada de Decisão (Processo Cognitivo) Tomada de Decisão (Processo Cognitivo) 
c)
e)
0
uma
Sensações
(Canais)
Cognição
Receptores ExternosReceptores Externos
Decisão/ Ação
Percepção
a)
Represen-
tação
Ea Eb En
Ej
Receptores
Internos 
Receptores
Internos 
b)
d)
f)
g)
Rejeitada
c) coloca em memória
Reorganiza uma
Aceita
Comunicação (Reemissão de informação)
e)
uma
Receptor Organizacional
1
EmissoresEmissores
 25 
EXERCÍCIO PEDAGÓGICO 
 
 
Percepção Cognitiva (o quê 
vemos e como interpretamos?)
Percepção Cognitiva (o quê 
vemos e como interpretamos?)
O desenho acima, um objeto, deve vir a ser identificado. É provável, entretanto que os sistemas de 
representação (seu e nosso) não o identifiquem exatamente da mesma maneira, lhes atribuindo, provavelmente, 
significados diferentes. 
 
É esperado que o objeto seja identificado de duas maneiras formalmente opostas, por assim dizer, fortemente 
contraditórias: Para uns “tratar-se-á de um retrato de uma jovem mulher elegante”; para outros, “o retrato de uma 
velha mulher que será percebida triste”! : o mesmo objeto! 
 
Entretanto, o espectador colaborativo que aceite ou se disponha a modificar, por um instante, as características 
de seu Sistema de Representações, convirá que ele pode identificar alternativamente para esse mesmo objeto 
uma velha mulher e uma jovem elegante (o olho e a boca de uma - a velha, se tornando a orelha e o colar (no 
pescoço) da outra - a jovem elegante. 
 
Esse desenho, publicado por G. Weinberg, a quem devemos esse intrigante e interessante exercício (Introdution 
to system thinking - Wiley, 1975, p.53) conta ele, que ao mostrar essa figura em inúmeras ocasiões, em 
auditórios repletos de estudantes e executivos, quase sempre, ao final da sessão, muitos deles o tem abordado em 
particular pedindo para que o diga - em confidência - o que esse desenho representa “realmente”! O que ele 
mesmo (o desenho) quer dizer! 
 
Esse exercício ajudará vocês, talvez, a convir que eles são, eles próprios, com seus sistemas de valores e 
culturais, ao mesmo tempo, Sistemas de Representação, mestres da escolha de suas próprias intenções! 
 
(Adaptado de: Le Moigne J.L.,La théorie du système général,1ª édition, Presses Universitaires de France, Paris, 
1977, p.222) 
 
 26 
3.12 Sistema de Gerenciamento organizacional e os papéis do S.I 
 
O sistema de gerenciamento de uma organização pode ser definido como o 
funcionamento integrado de três principais sub-sistemas, a saber: o sistema operante, o 
sistema de decisão e, interligando os dois, o sistema de informação (que assegura a 
geração, memorização de informações / representação, tratamento e restituição de 
informações / decisão). 
 
Cada um dos três sub-sistemas que nós progressivamente temos discorrido, pode ser 
composto de múltiplos e diversos procedimentos elementares ou não e que se integram 
entre si. 
 
Necessidade de Coordenação 
 
É então necessário conceber e estruturar processos de coordenação no seio desses sub-
sistemas, e em particular, no seio do sistema decisional (remarquemos aqui que o modelo 
arborecente ou hierárquico não é o único possível). O sistema informacional ou sistema 
de informação joga um papel particularmente importante na coordenação do sistema de 
decisão com o sistema operante. 
 
Capacidade de auto-organização 
 
Sempre que um sistema de decisão for capaz de gerar, ele próprio, informações 
simbólicas (que originam-se de processos dedutivos) sem que esse recurso entrante 
venha a estar diretamente ligado a um conjunto de entradas de recursos de informação 
(isto é, que estejam relacionadas unicamente à capacidade de imaginação da firma) diz-
se que ele faz prova de inteligência. O sistema organizacional é agora capaz de se 
adaptar, de inventar ele mesmo novas regras de condutas, novas formas de organização 
em função das mudanças. 
 
 27 
O cumprimento desse papel passa a requerer a necessidade de se dispor de informações 
representando a atividade passada do sistema, mas, também, frequentemente, de 
informação ditas externas (econômicas), quer dizer, relativas ao seu ambiente de 
trabalho, que o sistema de informação terá por missão de coletar, memorizar e tratar à 
demanda do sistema de decisão. 
 
Capacidade do sistema em se auto-determinar 
 
O sistema organizacional se auto-finaliza. É a emergência da consciência. O sistema gera 
ele mesmo seus projetos, ele determina suas finalidades. Isto pressupõe que o sistema 
seja dotado da faculdade de decisão e de imaginação. 
 
Fica de todo evidenciado, e como consequência da descrição do sistema organizacional 
estruturado, que um sistema de informação tem por missão essencial, a construção de 
representações do mundo real da atividade do sistema operante da firma, emerso em seu 
ambiente de tarefa, afim de as colocar (essas representações) à disposição dos atores do 
sistema de decisão para que eles possam, gerenciar, coordenar e determinar (auto-
finalizar) o comportamento presente e futuro da firma. 
 
Esse, o papel mais relevante e preponderante dos Sistemas de Informação. 
 
3.13 Uma Visão Geral da Inteligência Artificial 
 
Inteligência artificial (IA) é um campo da ciência e da tecnologia baseada em disciplinas 
como informática, biologia, psicologia, linguística, matemática e engenharia. 
 
O objetivo da IA é desenvolver computadores que consigam pensar, bem como, ver, 
ouvir, andar, falar e sentir. Um dos ímpetos principais da IA é o desenvolvimento de 
funções computacionais normalmente associadas à inteligência humana, tais como 
raciocinar, aprender e solucionar problemas (Figura 3.15). 
 
 28 
Os pioneiros da AI incluem Herbert Simon (Nobel de Economia - 1978) e Allen Newell 
em Carnegie-Mellon, Norbert Wiener e Marvin Minsky no MIT, Warren McCulloch e 
Walter Pitts em Illinois, Frank Rosenblatt em Conell, Allan Turing em Manchester, 
Roger Shank em Yale e tantos outros. 
 
Allan Turing, o pioneiro inglês da IA, propôs em 1950 um teste para determinar se as 
máquinas podiam pensar. De acordo com o teste de Turing, um computador poderia 
demonstrar inteligência se um entrevistador humano, conversando com um ser humano e 
com um computador sem ver nenhum dos dois, não conseguisse dizer ao final qual era 
um e qual era o outro. 
 
Embora muitos trabalhos tenham sido feitos em muitos subgrupos abrigados pelo 
guarda-chuva da IA, os críticos acreditam que nenhum computador possa passar (ainda?) 
pelo teste de Turing. Eles afirmam que desenvolver a inteligência artificial para conferir 
faculdades verdadeiramente humanas aos computadores, simplesmente não é possível. 
Mas o progresso continua, e só o tempo dirá se as metas ambiciosas da inteligência 
artificial serão alcançadas e corresponderão às imagens populares encontradas na ficção 
científica. (James A. O’Brien - obra citada, p. 261) 
 
 
Figura 3.15 
Uma Visão Geral da Inteligência ArtificialUma Visão Geral da Inteligência Artificial
FIG. 8.9
Atributos do 
comportamento
inteligente: A IA
está tentando
reproduzir essas
faculdades nos
sistemas compu-
tadorizados
FIG. 8.9
Atributos do 
comportamento
inteligente: A IA
está tentando
reproduzir essas
faculdades nos
sistemas compu-
tadorizados
•Utilizar a razão para solucionar problemas.•Utilizar a razão para solucionar problemas.
•Pensar e raciocinar.•Pensar e raciocinar.
•Aprender e compreendera partir da experiência.•Aprender e compreender a partir da experiência.
•Adquirir e aplicar conhecimento.•Adquirir e aplicar conhecimento.
•Demonstrar criatividade e imaginação.•Demonstrar criatividade e imaginação.
•Lidar com situações complexas ou desconcertantes.•Lidar com situações complexas ou desconcertantes.
•Responder pronta e eficazmente a situações novas.•Responder pronta e eficazmente a situações novas.
•Reconhecer a importância relativa de elementosde uma situação.•Reconhecer a importância relativa de elementosde uma situação.
•Manipular informações ambíguas, incompletas ou errôneas.•Manipular informações ambíguas, incompletas ou errôneas.
Teste de Turing
(um computador 
não passa incólu-
me)
Teste de Turing
(um computador 
não passa incólu-
me)
Fig 3.15 
 29 
 
Inteligência Artificial (IA) é uma ciência e tecnologia baseadas em disciplinas como 
informática, biologia, psicologia, lingüística, matemática e engenharia. O objetivo da IA 
é desenvolver funções de computadores normalmente associadas à inteligência humana. 
Sua meta é desenvolver computadores que consigam pensar, ver, ouvir, andar, falar e até 
sentir. Uma das principais áreas de aplicação da IA pode ser agrupada em três categorias 
(Figura 3.16): 
 
 Ciência Cognitiva: A maior parte do desenvolvimento de IA está baseada em 
pesquisas no processamento humano de informações, que se concentra em 
entender como o cérebro humano funciona e como os seres humanos pensam e 
aprendem. As principais aplicações nesta área incluem: sistemas especialistas, 
sistemas de aprendizagem, lógica difusa, algoritmos genéticos, redes neurais e 
agentes inteligentes. 
 
 Robótica: A robótica diz respeito ao desenvolvimento de computadores de modo 
a reproduzir as ações (e até a aparência) dos seres humanos. Áreas de 
desenvolvimento incluem percepção visual, tato, destreza, locomoção e 
navegação. 
 
 Interfaces Naturais: Os programadores de IA esperam deixar a interface homem-
computador o mais natural possível. A programação de linguagem natural, 
reconhecimento de fala, interfaces multi-sensoriais e realidade virtual são áreas 
de desenvolvimento. 
 30 
 
Figura 3.16 
 
3.14 Agentes Inteligentes 
 
Um Agente Inteligente (AI) é um software substituto que preenche uma necessidade ou 
atividade declaradas. O AI utiliza o conhecimento embutido e aprendido sobre o modo 
como um usuário final se comporta ou em resposta a questões apresentadas para 
implementar um software de solução - como o projeto de um gabarito ou planilha 
eletrônica de apresentação - para solucionar um problema específico de interesse para o 
usuário final. Os AIs podem ser agrupados em duas categorias para a computação 
empresarial (Figura 3.17): 
 
Agentes de Interface com o Usuário. 
• Interfaces Tutoriais. Observam as operações do computador, corrigem 
erros do usuário e fornecem dicas e conselhos sobre o uso eficiente do 
software. 
• Agentes de Apresentações. Mostram informações em uma multiplicidade 
de formas de relatórios e apresentações e mídias com base nas 
preferências do usuário. 
• Agentes de Navegação de Rede. Descobrem caminhos até as informações 
e fornecem maneiras de visualizar as informações preferidas por um 
usuário. 
Principais Áreas de Aplicação da
Inteligência Artificial
Principais Áreas de Aplicação da
Inteligência Artificial
Aplicações
da Ciência
Cognitiva
Aplicações
da Ciência
Cognitiva
Inteligência
Artificial
Inteligência
Artificial
Aplicações
da Robótica
Aplicações
da Robótica
Aplicações
de Interfaces
Naturais
Aplicações
de Interfaces
Naturais
 31 
• Agentes de Desempenho de Papéis. Realizam jogos de suposição e 
desempenham outros papéis para ajudar os usuários a compreenderem as 
informações e tomarem melhores decisões. 
 
Agentes de Gerenciamento de Informações. 
• Agentes de Procura. Ajudam os usuários a encontrarem arquivos e 
bancos de dados, procuram as informações desejadas e sugerem e 
descobrem novos tipos de produtos, mídias e recursos de informação. 
• Corretores de Informações. Fornecem serviços comerciais para descobrir 
e desenvolver recursos de informação que se ajustem às necessidades 
empresariais ou pessoais de um usuário. 
• Filtros de Informação. Recebem, encontram, filtram, descartam, salvam, 
transmitem e notificam os usuários sobre produtos recebidos ou 
desejados, incluindo e-mail, voice mail e todas as demais mídias de 
informação. 
 
Figura 3.17 
 
 
 
 
 32 
3.15 Sistema Especialista 
 
Um Sistema Especialista (ES) é um sistema de informação baseado no conhecimento que 
utiliza seu conhecimento sobre uma área de aplicação específica e complexa para atuar 
como um consultor especializado para os usuários finais. Os componentes de um ES 
incluem (Figura 3.18): 
 
Base de Conhecimento. Uma base de conhecimento de ES contém duas partes distintas 
mas que se interagem: 
 
• Banco de Dados Fatuais. O ES contém os fatos necessários sobre uma 
área temática específica. 
• Heurística. É um princípio útil para aplicar fatos e/ou fazer inferências. 
No ES, estes princípios são especificados em um nível geral o suficiente 
para se aplicar a muitas situações diferentes, no entanto, específicos o 
suficiente para permitirem aos usuários finais o desenvolvimento de 
soluções personalizadas. 
• 
Sugestão p/ aprendizagem: Você pode pensar em associar o desenvolvimento da 
heurística à lógica simbólica. 
 
Recursos de Software. Um ES contém uma máquina de inferência que processa o 
conhecimento relacionado a um problema específico. Em seguida, ele faz associações e 
inferências que resultam em cursos de ação recomendados de ação. 
 
Recursos de Hardware. Incluem microcomputadores dedicados, estações de trabalho, 
terminais e computadores grandes, incluindo o hardware de telecomunicações que os 
conecta entre si. 
 
 33 
Recursos de Pessoas. A especialização para a base de conhecimento é captada por um 
engenheiro do conhecimento a partir dos fatos e regras fornecidos por um ou mais 
especialistas. 
 
 
Figura 3.18 
 
 
Os sistemas especialistas podem ser utilizados para executar uma ou mais das seguintes 
atividades genéricas (Figura 3.19): 
 
Gerenciamento de Decisões. Inclui sistemas que avaliam situações ou consideram 
alternativas e fazem recomendações baseadas em critérios fornecidos durante o processo 
de descoberta. Exemplos incluem análise de carteira de empréstimos, avaliação de 
funcionários, subscrição de seguros e previsões demográficas. 
 
Diagnóstico de Problemas de Operação. É o uso de sistemas que deduzem causas 
subjacentes a partir de informações de sintomas e história. Exemplos incluem calibragem 
de equipamento, operações de balcão de ajuda, depuração de software e diagnóstico 
médico. 
 
 34 
Manutenção/Programação.Inclui sistemas que priorizam e programam recursos limitados 
ou criticamente suscetíveis ao tempo. Exemplos incluem programação de manutenção, 
programação de produção, programação educacional e administração de projetos. 
 
Desenho/Configuração. É o uso de sistemas que ajudam a configurar componentes de 
equipamentos, dadas as limitações existentes que devem ser consideradas. Exemplos 
incluem instalação de opção de computador, estudos de viabilidade de fabricação, redes 
de comunicações e plano de montagem ótima. 
 
Seleção/Classificação. Sistemas que ajudam os usuários a escolherem produtos ou 
processos a partir de conjuntos amplos ou complexos de alternativas. Exemplos incluem 
seleção de material, identificação de contas atrasadas, classificação deinformações e 
identificação de suspeitos. 
 
Monitoração/Controle de Processo. Inclui sistemas que monitoram e controlam 
procedimentos ou processos. Exemplos incluem controle de máquinas (inclusive 
robótica), controle de estoque, monitoração da produção e teste químico. 
 
 
Figura 3.19 
 
 
 
 35 
Critérios para Avaliação de Aplicabilidade de Sistemas Especialistas 
 
Os sistemas especialistas não são a resposta para todos os problemas enfrentados por 
uma organização. Surge a pergunta “Quais os tipos de problemas mais adequados à 
soluções por sistema especialista?”. Maneiras de responder a esta pergunta incluem: 
 
• Considerar os exemplos das aplicações de sistemas especialistas correntes, 
inclusive as tarefas genéricas que estes executam. 
• Outra maneira é identificar critérios que tornam uma situação problemática 
adequada (ou não) para ser tratada por sistema especialista. Alguns desses 
importantes critérios incluem: Domínio, know-how, complexidade, estrutura e 
disponibilidade. 
 
Domínio: O domínio, ou área temática, do problema é relativamente pequeno e 
limitado a uma área-problema bem definida. 
 
Know-how: As soluções para o problema exigem os esforços de um especialista. Ou 
seja, são necessários um corpo de conhecimento, técnicas e intuição que apenas poucas 
pessoas possuem. 
 
Complexidade: A solução do problema é uma tarefa complexa que exige processamento 
lógico de inferências, que não seria muito bem controlado pelo processamento 
convencional de informações. 
 
Estrutura: O processo de solução deve ser capaz de lidar com dados mal 
estruturados, imprecisos, deficientes e conflitantes e com uma situação-problema que 
muda com o correr do tempo. 
 
Disponibilidade: Existe um especialista que é articulado e cooperador e que tem o apoio 
da administração e usuários finais envolvidos no desenvolvimento do sistema proposto. 
 
 36 
A figura 3.20 enfatiza que muitas situações do mundo real não se enquadram nos 
critérios de adequação para soluções por sistemas especialistas. 
 
 
Figura 3.20